{"id":457,"date":"2016-07-16T19:27:19","date_gmt":"2016-07-16T22:27:19","guid":{"rendered":"https:\/\/sbia.org.br\/lnlm\/?page_id=457"},"modified":"2016-07-16T19:27:19","modified_gmt":"2016-07-16T22:27:19","slug":"vol7-no2-art4","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sbia.org.br\/lnlm\/publicacoes\/vol7-no2\/vol7-no2-art4\/","title":{"rendered":"Sistema Baseado em Rede SOM para Inspe\u00e7\u00e3o Visual Autom\u00e1tica de Defeitos em A\u00e7os Laminados"},"content":{"rendered":"

T\u00edtulo:<\/strong> Sistema Baseado em Rede SOM para Inspe\u00e7\u00e3o Visual Autom\u00e1tica de Defeitos em A\u00e7os Laminados<\/p>\n

Autores:<\/strong> Martins, Luiz A. O.; P\u00e1dua, Fl\u00e1vio L. C.; Almeida, Paulo E. M. de<\/p>\n

Resumo:<\/strong> Este artigo descreve o problema de inspe\u00e7\u00e3o visual autom\u00e1tica de defeitos de superf\u00edcie de a\u00e7os laminados usando t\u00e9cnicas de an\u00e1lise de imagens e Redes Neurais Artificiais. Diferentemente de muitas t\u00e9cnicas comuns que s\u00e3o frequentemente baseadas em estima\u00e7\u00f5es manuais e que lidam com tempo significante e restri\u00e7\u00f5es financeiras, \u00e9 apresentado um sistema autom\u00e1tico baseado em (i) a t\u00e3o conhecida e robusta t\u00e9cnica de extra\u00e7\u00e3o de caracter\u00edsticas: An\u00e1lise de Componentes Principais (Principal Component Analysis \u2013 PCA) para parametriza\u00e7\u00e3o da forma e apar\u00eancia dos defeitos e, (ii) o modelo de Rede Neural Artificial: Mapas Auto-Organiz\u00e1veis (Self-Organizing Map – SOM) para prop\u00f3sitos de classifica\u00e7\u00e3o. Tr\u00eas defeitos de superf\u00edcie em a\u00e7os laminados foram considerados neste trabalho: esfolia\u00e7\u00e3o, oxida\u00e7\u00e3o e marca de ondula\u00e7\u00e3o ou repuxado. O sistema desenvolvido foi validado com sucesso utilizando imagens de filmagens de a\u00e7o laminado processado em uma linha de lamina\u00e7\u00e3o de uma ind\u00fastria sider\u00fargica, atingindo uma exatid\u00e3o de classifica\u00e7\u00e3o global de 77% e demonstrando seu grande potencial para aplica\u00e7\u00e3o em cen\u00e1rios reais.<\/p>\n

Palavras-chave:<\/strong> Intelig\u00eancia computacional; mapas auto-organiz\u00e1veis; inspe\u00e7\u00e3o visual autom\u00e1tica; a\u00e7o laminado<\/p>\n

P\u00e1ginas:<\/strong> 12<\/p>\n

C\u00f3digo DOI:<\/strong> 10.21528\/lmln-vol7-no2-art4<\/a><\/p>\n

Artigo em PDF:<\/strong> vol7-no2-art4.pdf<\/a><\/p>\n

Arquivo BibTex:<\/strong> vol7-no2-art4.bib<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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